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Expertise Métier et Besoins. Consolidation de l'argumentaire vendeur : réflexion autour de notre différenciation dans un shopping agent. Aide et conception du parcours client. Priorisation : Animation des sessions d'arbitrage pour définir le MVP. Recueillir les besoins métier : Collecter les insights des meilleurs vendeurs et les connaissances métiers pour enrichir l'argumentaire de l'IA. Coordonner les actions : Orchestrer les différents acteurs (Digital, Agentique, IT) pour piloter le déploiement et atteindre l'objectif.

Dans le cadre d’un programme stratégique de migration des plateformes data et BI, ce poste joue un rôle central. Il implique une collaboration étroite avec des équipes techniques et métiers, et s’inscrit dans une dynamique de transformation du SI, avec des enjeux forts en gouvernance et coordination. Intervenir sur le pilotage transverse d’un programme de migration de plateforme data , en assurant la coordination des équipes techniques et métiers Contribuer à l’animation de la gouvernance du programme (comités de pilotage, comités techniques, suivi des décisions et arbitrages) Coordonner les différentes squads techniques et gérer les interdépendances entre les chantiers Intervenir dans la gestion de la relation avec les métiers , en animant les ateliers d’expression des besoins et en accompagnant la transformation des usages Contribuer à la gestion du changement et à la communication auprès des utilisateurs finaux Piloter le suivi budgétaire du programme (OPEX / CAPEX), l’allocation des ressources et les arbitrages nécessaires Contribuer à l’identification et au suivi des risques projet , ainsi qu’à la mise en place de plans de mitigation Garantir la qualité des livrables et le suivi des migrations de flux de données et de restitutions BI Piloter la stratégie de décommissionnement des usages obsolètes et la rationalisation des infrastructures Contribuer à la documentation, capitalisation et préparation des instances de gouvernance du programme

Informations générales Département : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : IA Delivery Lead Position dans l’organisation Le/la IA Delivery Product Owner / Business Analyst contribue à la conception et à la livraison des cas d’usage en intelligence artificielle, en assurant l’interface entre les besoins métiers et les équipes de delivery. Encadrement Aucun management direct Interactions internes Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Équipes Digital / Data / IA Équipes en charge de l’adoption et de la transformation Interactions externes Partenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, RAG, etc.) Cabinets de conseil spécialisés Mission Le/la IA Delivery Product Owner / Business Analyst est responsable de l’exécution produit et de l’AMOA sur les cas d’usage IA (copilots, agents, solutions RAG). Il/elle traduit les besoins métiers en backlog, spécifications fonctionnelles et parcours utilisateurs, organise la recette et contribue à l’amélioration continue des solutions en production. Le poste intervient dans un cadre structuré : sans responsabilité sur le développement technique sans responsabilité directe sur la conformité sans responsabilité sur la préparation des bases de connaissances Responsabilités principales 1. Cadrage des besoins Animer les ateliers métiers (besoins, irritants, processus, scénarios) Formaliser les cas d’usage et les priorités Contribuer à la définition des indicateurs de succès 2. Gestion du backlog et priorisation Construire et maintenir le backlog produit (user stories, critères d’acceptation) Prioriser les évolutions avec le IA Delivery Lead et les parties prenantes Préparer et animer les rituels Agile Garantir la clarté et la qualité des tickets 3. Conception fonctionnelle Définir les parcours utilisateurs et scénarios d’usage Formaliser les règles métier et comportements attendus Intégrer les mécanismes de gestion des limites de l’IA (incertitude, erreurs, hallucinations) Concevoir des expériences utilisateur robustes et sécurisées 4. Coordination des prérequis Exprimer les besoins en données et en bases de connaissances Contribuer à la formalisation des exigences de traçabilité et d’usage Collaborer avec les équipes techniques pour clarifier les besoins fonctionnels Assurer l’alignement entre les différentes parties prenantes 5. Recette fonctionnelle Définir la stratégie de tests (cas nominaux, limites, scénarios sensibles) Préparer et exécuter les phases de recette Suivre les anomalies et piloter leur résolution Contribuer aux décisions de go / no-go 6. Amélioration continue et industrialisation Collecter les retours utilisateurs et identifier les axes d’amélioration Alimenter le backlog d’évolution Capitaliser sur les retours d’expérience Contribuer à la standardisation des pratiques (copilots, agents, RAG)

Dans le cadre du développement de solutions technologiques innovantes destinées aux acteurs de la mobilité et de la gestion de flottes, une équipe data souhaite se renforcer avec un Senior Data Scientist spécialisé en intelligence artificielle. L’objectif est de concevoir et industrialiser des modèles avancés permettant d’optimiser la performance opérationnelle, la sécurité et la durabilité des solutions proposées. Objectif de la mission Concevoir, développer et industrialiser des briques d’intelligence artificielle avancées (computer vision, modèles prédictifs, IA générative, systèmes agents) dans un environnement produit data innovant. Missions principales Conception et développement IA Concevoir des algorithmes d’IA pour des modèles prédictifs (risque, consommation, maintenance, performance) Analyser les performances des modèles et suivre les KPI Assurer la traçabilité des itérations et la non-régression Participer à l’industrialisation des modèles IA générative et systèmes agents Contribuer aux travaux autour des modèles de langage (LLM) Développer des solutions d’IA générative et de systèmes agents Participer à l’animation d’une communauté technique IA Innovation et vision Assurer une veille technologique active Proposer des orientations techniques innovantes Contribuer à des travaux de recherche et d’innovation Collaborer avec des partenaires externes (labos, start-ups, éditeurs) Coordination et communication Interagir avec les équipes techniques et métiers Comprendre les besoins opérationnels des utilisateurs Participer à la rédaction et validation des tickets techniques et releases Présenter les résultats et recommandations Livrables attendus Briques algorithmiques industrialisables Indicateurs de performance et analyses Documentation technique Contributions à la roadmap data / IA Recommandations techniques et stratégiques Compétences obligatoires Expertise en intelligence artificielle et machine learning avancé Expérience sur les modèles de langage (LLM) et systèmes agents Connaissances solides en computer vision Expérience en industrialisation de modèles data Capacité à piloter des projets data complexes Esprit analytique et critique Compétences appréciées Connaissance des environnements cloud / MLOps Expérience produit data ou solutions innovantes Interaction avec écosystèmes de recherche Participation à projets innovants ou brevets

👩‍💻 Nous recherchons un profil senior (10+ ans d’expérience) disposant d’une double compétence : • Gestion de projet : pilotage end-to-end, coordination, suivi des risques et reporting • #Data / #Fonctionnel : bonne compréhension des enjeux #data , #BI #data #provisioning ⛔Disposer d’une bonne compréhension de la #réglementation #BCBS239 ✅ Environnement : • #Secteur #bancaire (expérience fortement requise) • Collaboration avec des équipes #Data , #BI et #Data #Scientists 📍 Localisation : Luxembourg 📅 Démarrage : ASAP 📢 Type de contrat : Freelance ou sous-traitance ❌ Offre réservée aux résidents européens

Objectifs de la prestation Dans le cadre de la consolidation de sa gouvernance data, l'entreprise souhaite renforcer et structurer ses pratiques en s'appuyant sur un environnement technologique avancé, comprenant les plateformes Snowflake, Power BI et Datahub. Pour cela, l'équipe Data Management, composée de 4 professionnels, recherche un expert transverse afin de piloter la structuration, le déploiement et l'animation de la gouvernance opérationnelle. Mandat confié Déploiement du modèle de Data Stewardship Clarifier les rôles, périmètres et rituels entre Data Owners, Data Stewards et équipes techniques. Créer des kits d'onboarding, des standards et des supports pour accompagner les Data Stewards dans leur mission. Lancer et animer la communauté de Data Stewards afin de promouvoir une gouvernance partagée et efficace. Adoption & Data Catalog Renforcer l'adoption du Data Catalog (Datahub) et promouvoir les bonnes pratiques de gouvernance associées. Accélérer la documentation des assets data prioritaires pour assurer une meilleure compréhension et exploitation des données. Étendre la couverture du catalogue aux traitements d'intelligence artificielle (IA), intégrant ainsi la gouvernance dès la conception. Animation & transverse Organiser des ateliers avec les utilisateurs pour favoriser l'appropriation des outils et des méthodes de gouvernance. Faire émerger les irritants et structurer un backlog transverse pour répondre aux enjeux opérationnels. Intégrer la gouvernance lors des phases de cadrage des projets, en adoptant une approche 'governance by design'. Réactiver les communautés existantes, notamment les référents Power BI, afin de maintenir une dynamique de partage et de collaboration. Profil recherché Le candidat idéal devra posséder une expertise transverse en gouvernance data, avec une capacité à intervenir à la fois au niveau stratégique et opérationnel. Il devra démontrer des compétences en animation de communautés, en structuration de processus et en animation d'ateliers, tout en étant capable de travailler en étroite collaboration avec les équipes techniques et métier. Les propositions devront détailler la méthodologie proposée pour atteindre ces objectifs, ainsi que la démonstration de capacités similaires dans des environnements complexes et structurés.

Je recherche pour un de mes clients un Data Scientist Generative IA avec 4 jours TT sur 92 VOTRE MISSION** * Concevoir et industrialiser des solutions d’IA Générative (LLMs, Agents, RAG) répondant aux besoins des AI Catalysts, priorisés par le PO. * Intégrer les composants GenAI à l’écosystème existant (GenAI Core, OneAPI, Azure AI Foundry), tout en respectant les normes de sécurité et de coûts. * Définir et implémenter les architectures techniques : choix de modèles, orchestration d’agents, conception RAG, gestion des sessions. * Développer et maintenir le code (principalement Python) et les briques réutilisables (librairies de prompts, agents). * Industrialiser le déploiement : conteneurisation (Docker), Kubernetes, CI/CD, Infrastructure as Code (Terraform), et monitoring. * Mettre en œuvre des pratiques MLOps : suivi des expériences, versioning de modèles, tests de régression, validations en pré-prod. * Assurer la qualité et l’observabilité : métriques de performance, tests adversariaux, suivi des dégradations en production. * Collaborer avec le PO, le Software Engineer, les AI Catalysts et la DSI pour garantir la sécurité et l’adoption des solutions. * Contribuer à la documentation, aux templates et à la formation des équipes internes. *VOTRE PROFIL * Bac +3 à Bac +5 en informatique, data science ou équivalent. * 3 à 5 ans d’expérience en développement d’applications utilisant l’IA, avec un accent sur l’IA Générative (Agents, RAG, LLMs). * Maîtrise de Python et des bibliothèques ML/IA (PyTorch, Transformers). * Connaissances des frameworks GenAI : LangChain, LangGraph, LangFuse, et des moteurs de recherche sémantique (Qdrant, Milvus). * Compétences en architecture cloud Azure (AI Foundry, AKS, WebApp) et en conteneurisation/orchestration (Docker, Kubernetes). * Familiarité avec CI/CD et Infrastructure as Code (Terraform). * Sensibilité aux enjeux de cybersécurité et de conformité. * Rigueur dans l’ingénierie logicielle : tests, documentation et automatisation des pipelines. * Capacité à travailler en équipe et à vulgariser les concepts techniques. * Anglais professionnel (lu/écrit) ; français courant indispensable. Définition du profil DATA SCIENTIST: - En charge du développement d'algorithmes (Machine Learning et Intelligence Artificielle) pour créer de la valeur métier à partir de données (structurées, non structurées, vidéos, images, etc.). - Doit comprendre les demandes de l'entreprise et les challenger pour fournir la meilleure réponse possible. - Apporte un support à la décision sur d'éventuelles innovations, l'amélioration des performances et décisions relatives au service client. - Industrialise les projets de Data Science avec les Data Engineers. - Maintient et documente les algorithmes industrialisés (selon les rôles et les responsabilités définis par le projet).

Contexte Dans le cadre d’un programme stratégique de transformation des systèmes d’information Finance, une organisation internationale souhaite étudier l’intégration de données financières issues de multiples entités opérationnelles vers des datamarts Finance Groupe. L’environnement est caractérisé par : une forte hétérogénéité des systèmes (multi-ERP), des niveaux de maturité variables selon les entités, une gouvernance des données décentralisée. La mission s’inscrit dans une phase de cadrage stratégique, exclusivement orientée analyse et aide à la décision (aucune activité de développement ou de build). Missions Analyser les processus Finance (comptabilité fournisseurs, clients, grand livre) au sein de différentes entités Identifier les besoins métiers liés à l’alimentation de datamarts Finance Évaluer la qualité, la disponibilité et la cohérence des données existantes Étudier les architectures SI et data en place (ERP, flux, stockage) Identifier et comparer différents scénarios d’intégration des données (batch, API, cloud) Analyser les contraintes techniques, organisationnelles et réglementaires Évaluer les modèles de gouvernance et les règles de gestion des données Identifier les risques, dépendances et proposer des plans de mitigation Construire des scénarios de faisabilité (coûts, complexité, scalabilité) Produire une recommandation argumentée pour orienter la décision (Go / No Go) Contribuer aux comités de pilotage et aux reportings d’avancement Livrables attendus Analyse des processus Finance (AP / AR / GL) Cartographie des systèmes (ERP et data) Évaluation de la qualité et de la structure des données Scorecards de faisabilité par périmètre Étude des patterns d’intégration Schémas d’architecture cible (niveau macro) Analyse des risques et contraintes Scénarios comparatifs de mise en œuvre Rapport de faisabilité consolidé avec recommandation Supports de pilotage projet Environnement technique ERP : multi-environnements (type SAP, Sage, IFS, Navision) Data : plateformes data groupe / data cloud Intégration : batch, API, flux inter-systèmes, cloud-to-cloud Gouvernance : standards data et cybersécurité groupe

📍 Localisation : Île-de-France / Hybride 📅 Démarrage : ASAP ⏳ Durée : Mission longue 🌍 Contexte international 🚀 Contexte de la mission Dans le cadre de la refonte d’un intranet global sous SharePoint Online (Microsoft 365) , nous recherchons un Business Analyst fonctionnel pour accompagner les équipes métiers dans la définition et la mise en place d’une plateforme moderne et collaborative. 👉 L’objectif : proposer une expérience utilisateur fluide, homogène et adaptée à un environnement international. 🎯 Votre rôle En tant que Business Analyst fonctionnel , vous êtes l’interface clé entre les métiers et les équipes IT, avec une forte orientation recueil de besoin et conception fonctionnelle (pas de technique / pas de développement). 🧩 Vos missions principales 🔍 Analyse & cadrage Recueillir et analyser les besoins métiers Animer des ateliers avec les différentes parties prenantes Formaliser les besoins (user stories, use cases, parcours utilisateurs) Identifier les axes d’amélioration des processus existants 📝 Conception fonctionnelle Rédiger les spécifications fonctionnelles Structurer le contenu : navigation, taxonomie, métadonnées Contribuer à la définition de l’expérience utilisateur (UX) Construire et gérer le backlog fonctionnel 🤝 Coordination & accompagnement Faire le lien entre métiers et équipes techniques Participer aux phases de recette (tests fonctionnels, UAT) Accompagner le changement (supports, communication, formation) 🌍 Environnement international Interagir avec des équipes internationales Assurer la cohérence entre besoins locaux et standards globaux 🛠️ Environnement fonctionnel SharePoint Online (Microsoft 365) Outils collaboratifs (Teams, etc.) Méthodologie Agile / Scrum

Data Scientist Machine Learning / Deep Learning Aix ASAP Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch Activité principales attendues : Machine Learning / Deep Learning • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche ML/DL. • Création et production de modèles d'apprentissage automatique industrialisables • Traitement de données à grande échelle pour la création de jeux de données d'entraînement • Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et d'explicabilité des modèles • Présenter les résultats aux parties prenantes et aider au suivi à long terme de la performance du modèle pour démontrer la valeur de l'IA IA Générative • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen • Prompt engineering • Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen • Optimisation des solutions (paramétrage des modèles) Compétences et expériences demandées : - Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. - Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch - Pratiquer une veille active sur vos domaines de compétence. - Participez activement à la construction de la stratégie en effectuant la veille technologique, étant force de proposition sur les nouveaux outils / nouvelles méthodes à utiliser et le partageant avec le reste de l’équipe

Notre client dans le secteur Santé et pharma recherche un/une Chef de projet IA / Cloud (Azure IA Foundry H/F Description de la mission : Au sein du Service Data Intégration l'équipe IA travaille sur différentes solutions applicatives d'Intelligence Artificielle et de Data. Ces applications sont développées en interne sur la base des composants disponibles dans Azure AI Foundry. Notre client va recherche un Chef de projet capable d'intervenir en renfort des équipes déjà en place. Ainsi vous jouerez un rôle central dans l'orchestration et la gestion des projets d'Intelligence Artificielle au sein du pôle IA. Gestion de Projet : -Élaborer et maintenir des plans de projet détaillés, incluant les échéanciers, les ressources nécessaires et les budgets. -Assurer le suivi des projets pour garantir le respect des délais et des budgets, tout en maintenant la qualité des livrables. -Organiser et animer des réunions de suivi avec les parties prenantes pour communiquer l'avancement des projets et résoudre les problèmes éventuels. Coordination et Communication : -Agir comme point de contact principal entre les équipes métier, les développeurs, et les autres parties prenantes. -Faciliter la communication et la collaboration entre les équipes pour assurer une compréhension commune des objectifs et des attentes. Qualité et Intégration : -Superviser les tests des applications pour garantir leur conformité aux normes de qualité de l'entreprise. -Assurer l'intégration harmonieuse des solutions IA avec le reste du système d'information du groupe, en collaboration avec les équipes techniques. Amélioration Continue : -Proposer des améliorations continues pour optimiser les processus et les solutions existantes. - Rester informé des dernières tendances et technologies en matière d'IA pour proposer des innovations pertinentes.

Consultant – Data Monetization & Snowflake Pricing Strategy Mission freelance Contexte : Un éditeur logiciel développe une offre de data sharing permettant à ses clients d’accéder à des données en temps réel via une plateforme data basée sur Snowflake. Dans ce contexte, l’entreprise souhaite structurer le modèle économique de cette offre, en définissant un modèle de pricing cohérent entre : · Les coûts d’infrastructure Snowflake · L’usage réel des données · La valeur business apportée aux clients La mission vise à définir une stratégie de monétisation durable pour l’accès et l’exploitation de ces données. Objectifs de la mission : Le consultant interviendra pour : · Analyser les coûts techniques liés à l’usage de Snowflake · Comprendre les patterns d’usage des données par les clients · Définir un modèle de pricing pour l’accès et l’exploitation des datasets · Identifier les scénarios de monétisation possibles (data sharing, analytics, IA, etc.) L’objectif est de concevoir un modèle économique équilibré entre coût d’infrastructure, valeur client et potentiel de croissance commerciale. Travaux attendus : Le consultant devra notamment : · Analyser le modèle de pricing Snowflake (compute, storage, data sharing) · Modéliser différents scénarios de consommation de data · Définir plusieurs modèles de pricing possibles · Évaluer l’impact économique selon différents niveaux d’usage · Recommander une stratégie de monétisation de la data Exemples de modèles étudiés : · Pricing basé sur l’usage · Packages de données · Accès premium à certaines données · Pricing lié aux capacités analytiques ou IA Profil recherché : Nous recherchons un consultant ayant déjà travaillé sur des problématiques de monétisation de la data dans des environnements SaaS ou data platform. Expériences pertinentes : · Définition de modèles de data monetization · Stratégie de data sharing · Pricing de produits data ou analytics · Plateformes Snowflake / Databricks / data cloud Compétences attendues : · Compréhension des architectures data platform · Connaissance du modèle économique Snowflake · Expérience en usage-based pricing · Capacité à modéliser des scénarios économiques · Capacité à traduire les coûts techniques en modèles commerciaux Profil type : Le consultant peut venir de : · Conseil en stratégie data · Éditeur SaaS utilisant Snowflake · Plateforme data / analytics · Equipes data product ou data monetization

Nous voulons un profil polyvalent technico-fonctionnel orienté Data, Data Quality, Développement & DevOps (avec une vision globale). 20 % : Technique applicative (DevOps & Développement) 20 % : Data Gouvernance & Catalogage 20 % : Data transverse 40 % : Data Quality Confirmé : entre 3/7 ans d’expérience Contexte Au sein de la Data Factory, la mission s’inscrit dans le cadre du renforcement de l’outillage et des pratiques de Data Management sur la plateforme Data et sur les sujets de Data Quality Groupe. L’objectif est d’accompagner l’industrialisation des pratiques de gouvernance de la donnée, d’améliorer la qualité des données, de fiabiliser les mises en production et de renforcer la traçabilité et la conformité des activités data. Objectifs de la mission Le consultant interviendra pour : renforcer l’industrialisation des pratiques de Data Management sur la plateforme Data améliorer l’outillage de catalogage, de lineage et d’interconnexion entre outils, contribuer au chantier Data Quality fonctionnelle au niveau Groupe, garantir la conformité aux exigences de gouvernance data et de traçabilité, accompagner les métiers et équipes projets dans l’usage des outils et livrables de gouvernance. Positionnement Rattachement opérationnel : sous la supervision du Product Owner de la Plateforme Data Groupe Reporting hiérarchique : manager des plateformes Data Interactions fréquentes avec : référents Data métiers, équipes Gouvernance Data Groupe, squads projets, intervenants IT / DSI. Participation aux principales cérémonies Agile de l’équipe. Missions principales 1. Administration et amélioration des outils de Data Management Garantir la cohérence globale des paramétrages des fonctions Data Management dans le socle Data & IA. Administrer ou contribuer à l’administration des outils de gestion de métadonnées et de catalogage. Assurer la continuité et l’amélioration de la qualité de l’écosystème d’outils. Gérer les interconnexions pour garantir un linéage fiable entre outils, notamment Databricks et Collibra. Produire la documentation d’exploitation et les modes opératoires. Identifier des améliorations pragmatiques pour réduire les tâches manuelles et augmenter le taux de tables documentées/taggées. 2. Contribution à la gouvernance Data Groupe Apporter son expertise sur l’offre de services autour du Data Catalogue Groupe / Collibra. Contribuer à la structuration du programme Data Quality fonctionnelle : méthodologie, planning, audits, reporting, coordination avec les BU. 3. Accompagnement méthodologique des produits Data métier Accompagner les Data Owners métiers dans les ateliers de qualification des sources. Garantir la cohérence des CCD (Cadres de Confiance Data). Assister les équipes sur la production des Contrats d’Interface et Contrats de Consommation. Faire monter les équipes en autonomie sur les outils fournis, notamment via coaching et accompagnement. 4. Gouvernance, conformité et pilotage Documenter le patrimoine de données avec une vision transverse. Vérifier le bon renseignement des métadonnées techniques de la recette à la production. Contrôler et fiabiliser le linéage. Maintenir la qualité du catalogage : définitions, descriptions, tags, propriétaires, périmètres. Classifier les données selon leur sensibilité : DCP, données business sensibles, santé, etc. Fournir des tableaux de bord sur la qualité des données et la gouvernance dans la plateforme Data Suivre l’avancement sur plusieurs projets en parallèle. Tenir à jour la matrice Applications x Domaine. Rédiger des comptes rendus orientés actions / décisions. Alerter rapidement et formellement en cas de retard ou dépendance bloquante.